Caffe 的替代品
6 个可以替代 Caffe 的软件，4 个可完全替代、2 个部分替代。费用、登录、平台与可访问性都是本站实测或从官网核对的。
对比
| 条目 | 费用 | 登录 | 平台 | 国内可直接访问 | 一句 |
|---|---|---|---|---|---|
 飞桨PaddlePaddle |
免费 | — | 网页 · Windows · macOS · Linux | 待检测 | 国产框架，动静统一、多芯片适配，自带视觉套件，国内环境装起来比 Caffe 省事 |
 昇思MindSpore |
免费 | — | 网页 | 待检测 | 华为开源全场景框架，提供 PyTorch API 映射，Caffe 的视觉训练部署可整体迁过来 |
 昇思MindSpore |
免费 | — | 网页 | 待检测 | 源码转换自动微分加原生分布式，训练完可按目标硬件重部署到手机或边缘，接替 Caffe 的部署场景 |
 PyTorch |
免费 | 不用登录 | 网页 · Windows · macOS · Linux | 可以 | 主流深度学习框架，视觉模型训练与部署全覆盖，社区和预训练模型比 Caffe 丰富得多 |
 Keras |
免费 | — | 网页 | 可以 | 替代建模这一块：同一份模型代码可换后端，但不管数据层和预训练模型库 |
 JAX |
免费 | 不用登录 | 网页 | 可以 | 替代数值计算与自动微分这一块：jit、vmap 写研究代码更灵活，但没有 Caffe 的配置文件式网络定义 |
详细介绍
可完全替代 4
飞桨PaddlePaddle
百度开源的深度学习平台，框架动静统一、支持大模型训推一体与多芯片适配，并附 OCR、检测、NLP 等开发套件和 600 多个模型算法，适合做 OCR、检测、NLP 落地项目的团队直接拿现成套件改。国产框架，动静统一、多芯片适配，自带视觉套件，国内环境装起来比 Caffe 省事
昇思MindSpore
华为开源的全场景 AI 框架，内置自动微分、分布式并行和端边云推理部署，并提供 PyTorch API 映射表方便迁移，适合算法工程师在昇腾硬件上训练大模型。华为开源全场景框架，提供 PyTorch API 映射，Caffe 的视觉训练部署可整体迁过来
昇思MindSpore
华为开源的深度学习框架，自带源码转换自动微分与原生分布式并行训练，模型训练完可按目标硬件重新部署到手机或边缘设备，适合算法工程师在视觉、自然语言处理任务上从 PyTorch 对照迁移代码。源码转换自动微分加原生分布式，训练完可按目标硬件重部署到手机或边缘，接替 Caffe 的部署场景
PyTorch
Linux 基金会托管的开源深度学习框架，支持 eager 与图模式切换、多卡多机分布式训练，配套 Captum、PyTorch Geometric 等生态库，适合深度学习研究者搭建模型、调试参数并导出推理。主流深度学习框架，视觉模型训练与部署全覆盖，社区和预训练模型比 Caffe 丰富得多
部分替代 2
Keras
用 Python 写的开源深度学习库，同一份模型代码可在 JAX、PyTorch、MLX、TensorFlow 等后端间切换，适合想快速把想法跑成原型、又不想被单一后端绑死的研究者。替代建模这一块：同一份模型代码可换后端，但不管数据层和预训练模型库
JAX
Google 开源的 Python 数值计算库，提供自动微分、vmap 自动向量化和 jit 即时编译，可把 NumPy 风格代码跑上 GPU 或 TPU，适合在 NumPy 里手写梯度、想少改代码就上加速器的机器学习研究者。替代数值计算与自动微分这一块：jit、vmap 写研究代码更灵活，但没有 Caffe 的配置文件式网络定义
还有：TensorFlow、MXNet（未收录）